Olá, Lucas. Tudo bem?

No seu código, você usou mlflow.search_runs(search_all_experiments=True), que tem uma funcionalidade parecida.

A principal diferença é que:

• mlflow.list_run_infos() retornava apenas metadados básicos das execuções (runs).
• mlflow.search_runs() retorna informações mais completas, incluindo métricas, parâmetros e tags.

Veja um exemplo de como usar corretamente:

import mlflow

# Obtém todas as execuções de todos os experimentos
all_runs = mlflow.search_runs(search_all_experiments=True)

# Exibe as primeiras linhas do resultado
print(all_runs.head())

Se você precisa apenas das informações básicas das execuções, pode filtrar os dados da seguinte forma:

run_infos = all_runs[['run_id', 'experiment_id', 'status']]
print(run_infos)

Isso deve te ajudar a visualizar as informações de forma semelhante ao list_run_infos().

Espero ter ajudado.